所有文章 > 正文

研究人员使用图像分析量化电影中的性别偏见

作者: Jansfer

时间: 2019-10-21 17:42

全球许多商业电影长时间以来使用刻板印象来表达女性气质的情况并没有发生改变。来自韩国科学技术高等研究院的KAIST的研究小组开发了一种新颖的图像分析方法,用于自动量化电影中的性别偏见程度。

1 (2).jpg

最近的一项图像分析的研究表明,全球许多商业电影长时间以来使用刻板印象来表达女性气质的情况并没有发生改变。来自韩国科学技术高等研究院的KAIST的研究小组开发了一种新颖的图像分析方法,用于自动量化电影中的性别偏见程度。

在这种新的图像分析方法出现之前,人们一般使用Bechdel检验方法。Bechdel检验是一种广泛的评估电影中性别偏见的方法,并且具有相当的代表性。该测试通过测量女性在电影中的活跃程度来表明电影中的性别偏见程度。如果电影满足以下三个条件:首先,电影中至少有两个女性角色,其次,她们在某一镜头中存在着彼此交谈,并且她们的谈话内容与男性角色无关,则该电影通过Bechdel检验。但是,Bechdel检验在评估的准确性和实用性方面存在着原理上的缺陷。首先,Bechdel检验需要大量的人力资源,因为它是由人主观地执行的。更重要的是,Bechdel检验仅分析电影的一个方面,即剧本中人物之间的对话,并且仅提供通过测试的二分结果(即存在或不存在性别偏见),而忽略了电影是一种视觉艺术形式,反映了多层和复杂的性别偏见现象,很难完全代表当今关于性别偏见的各种论述。

2 (1).jpg

图|研究中分析了40部好莱坞和韩国电影(图片来源:韩国科学技术高等研究院(KAIST))

而新方法比1985年首次提出的Bechdel检验要多样化得多。受这些限制的启发,由文化技术研究生院的Lee Byungjoo教授领导的KAIST研究小组开发出了一种先进的系统,该系统使用计算机视觉技术来自动分析电影每一帧的视觉信息。这使得系统可以更准确,更实用地评估在电影中以定量方式区分女性和男性角色的程度,并进一步揭示传统分析方法无法检测到的性别偏见。Lee Byungjoo教授及其研究者Ji Yoon Jang和Lee Sangyoon分析了2017年至2018年之间从好莱坞和韩国发行的40部电影。他们从每一秒(24帧)的电影镜头中抽取3帧,并使用了Microsoft的Face API面部识别技术和对象检测技术YOLO9000验证场景中角色及其周围物体的详细信息。团队使用新系统计算了八个定量指标,这些指标描述了电影中特定性别的代表。它们是:情感多样性,空间静态性,空间占用,时间占用,平均年龄,智力形象,对外观的强调以及周围物体出现的类型和频率。

3 (1).jpg

图|男性和女性角色在情感多样性上的差异(图片来源:韩国科学技术高等研究院(KAIST))

研究结果表明,周围物体指数的类型和频率显示,女性角色在镜头中同时捕捉到和汽车的频率仅为男性角色的 55.7%,而在家具和家庭中出现的可能性更高,比男性角色高出123.9%。而在临时住所和平均年龄的关系中,电影中女性角色的出现频率不如男性,发生率为56%,随着平均年龄降低,在临时住所的女性出现率提高,平均年龄更年轻的占79.1%。这两个指数在韩国电影中尤为突出。Lee Byungjoo教授说:“我们的研究证实,许多商业电影都是从刻板印象的角度描绘女性的。我希望这一结果能使公众意识到,当电影制作人在电影中塑造人物时,采取审慎的重要性。”

参考:https://techxplore.com/news/2019-10-automatically-quantifying-gender-bias-movies.html

[关于转载]:本文为“AMiner”官网文章。转载本文请联系原作者获取授权,转载仅限全文转载并保留文章标题及内容,不得删改、添加内容绕开原创保护,且文章开头必须注明:转自“AMiner”官网。谢谢您的合作。

二维码 扫码微信阅读
推荐阅读 更多